Analysis of the evolution of aerospace manufacturing ecosystems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aerospace manufacturing industry is predicted to continue growing. \nUnderstanding its evolution is thus essential to prepare optimal conditions to \nnurture its growth. This research aims to help the growth of emerging aerospace \necosystems by identifying evolution patterns and categorising key enablers that \nhave encouraged the growth of developed ones. The term aerospace ecosystem \nis used to embrace all the business activities and infrastructure that are related \nto the entire aerospace’s supply chain in a specific country. \nInspired by studies that have successfully combined economics and network \nscience, in this research, bipartite country-product networks are developed based \non trade data over 25 years. The United Kingdom (UK), the United States of \nAmerica, France, Germany, Canada and Brazil’s are first analysed as evidence \nsuggests that their aerospace ecosystems are within the most developed in the \nworld. Then, China and Mexico’s networks are analysed and compared with \ndeveloped ones, as these countries have evidenced emergent aerospace \necosystems. Results reveal that developed ecosystems tend to become more \nanalogous, as countries lean towards having a revealed comparative advantage \n(RCA) in the same group of products. Further analysis shows that manufactured \nproducts have a stronger correlation to an aerospace ecosystem than primary \nproducts; and in particular, the automotive sector shows the highest correlation \nwith positive aerospace sector evolution. \nKey enablers related to the growth of the UK and Mexico’s aerospace \necosystems are identified and categorised using interpretive structural modelling \n(ISM) and cross-impact matrix multiplication applied to classification (MICMAC) \nmethodologies. Results evidence relevant differences in the categorisation of key \nenablers among a developed and emergent aerospace ecosystems. On the other \nhand, it was identified that geopolitical factors and the automotive ecosystem are \nunderpinning enablers for both aerospace ecosystem’s evolution. \nThe final aim is that results of this research could be implemented on emerging \naerospace ecosystems by emulating the patterns and key enablers that have \ncharacterised the evolution of developed aerospace ecosystems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle